岗位职责
- 参与会员购推荐算法研发，包括召回、排序、重排、多目标优化等核心模块。
- 建设用户兴趣建模、商品建模和内容理解能力，不断提升推荐精准度和用户体验。
- 优化首页推荐、货架推荐及内容电商推荐等核心场景，提升商品发现效率和转化效果。
- 探索多模态、大模型、强化学习等前沿技术在推荐系统中的应用，打造新一代智能推荐能力。
- 与产品、运营、数据等团队紧密合作，推动算法能力持续落地。
职位要求
- 2027 届本科、硕士或博士毕业生，计算机、人工智能、软件工程、数学、统计学、电子信息等相关专业。
- 扎实的数据结构、算法和编程基础，熟悉 C++、Python、Java 中至少一种开发语言。
- 了解机器学习、深度学习、推荐系统、搜索或广告算法等相关知识，对算法研发充满兴趣。
- 熟悉常见机器学习或深度学习框架（TensorFlow、PyTorch 等）者优先。
- 具有良好的逻辑思维能力、学习能力和问题分析能力，能够快速理解业务并持续优化算法效果。
- 具备良好的沟通能力和团队合作意识，乐于挑战复杂问题，能够主动推动项目落地。 加分项
- 有广告、推荐、搜索、机器学习等相关实习经历。
- 参加过 ACM/ICPC、CCPC、Kaggle 等算法竞赛，或具有科研项目、论文发表经历。
- 熟悉 Transformer、大模型、多模态、强化学习等前沿技术，并有相关实践经验。
- 热爱 AI 技术，对推荐系统、广告算法及智能决策等方向具有持续探索兴趣。
